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Enregistrement W2272033796 · doi:10.2118/174467-ms

History Match and Strategy Evaluation for CSI Pilot

2015· article· en· W2272033796 sur OpenAlexafffundabout
Jeannine Chang, John Ivory

Notice bibliographique

RevueSPE Canada Heavy Oil Technical Conference · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic Fracturing and Reservoir Analysis
Établissements canadiensAlberta Innovates
Organismes subventionnairesPetroleum Technology Research CentreAlberta Innovates - Technology Futures
Mots-clésPetroleum engineeringEnvironmental sciencePetroleumOil productionPermeability (electromagnetism)GeologyChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This paper summarizes a project that was part of the $40 million 2006-2010 Joint Implementation of Vapour Extraction (JIVE) pilot program managed by the Petroleum Technology Research Centre and including Husky Oil, CNRL, NEXEN, Alberta Innovates–Technology Futures, and the Saskatchewan Research Council. The project was in support of a cyclic solvent injection (CSI) field pilot in the Lloydminster region of Saskatchewan that was evaluating the potential of CSI to exploit reservoirs following cold heavy oil production with sand (CHOPS). History matches were performed for two Edam CHOPS wells in the Colony formation and they determined initial reservoir conditions (e.g. pressure, effective permeability, porosity, fluid saturations, and gas and oil phase mole fractions) for subsequent CSI simulations. Thin formation layers (~15 cm) were used in the CHOPS simulations to improve representation of wormhole generation and advance. One well had rapid sand production that quickly declined whereas the other well had continuous sand production due to wormhole propagation and scouring and resulted in sustained oil production. The reservoir model for the application of CSI contained a number of wells including the CSI well and two communicating offset wells (Figure 1). Using an Alberta Innovates–Technology Futures (AITF) CSI model, a history match was obtained for CSI Cycle 1. Eleven different potential injection/production strategies were then evaluated for Cycle 2 and the simulation results were used in the design of this cycle. One conclusion was that expanding the solvent injection period from 1 to 2 months increased the combined oil production for the three wells by 29% but resulted in a 46% increase in net solvent to oil ratio. Figure 1Conversion from post-CHOPS radial geometry to Cartesian geometry for CSI simulations

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,037

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,071
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,190 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2015
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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